Once bitten twice shy? <scp>E</scp> xperience managing violent conflict risk and <scp>MNC</scp> subsidiary‐level investment and expansion
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : Researchers have increasingly emphasized the need to better understand how context affects the value of experiential learning. We address this gap by investigating when corporate‐level experience can be leveraged across borders and when experience needs to be country‐specific to be valuable. We test our hypotheses using a unique multi‐source panel dataset of 379 large MNCs from 29 home countries and their subsidiaries in 117 host countries over a 10‐year period, 1999–2008. In contrast to prior research, we find that the ability of a firm to leverage its experience with political risk across borders is limited by the type of risk involved. Experience with nonstate violent conflicts may be transferrable, but only country‐specific experience appears to yield measureable benefits for conflicts involving the host country government . Managerial summary : Violent conflicts not only increase social unrest but also impose added costs of doing business. For managers who find themselves in the midst of violent conflicts or who wish to survive and potentially gain a competitive advantage in operating in such challenging environments, is it possible to learn to manage such a seemingly “unmanageable” problem? In contrast to studies that have examined other types of political risk, we find that the ability of a firm to leverage its experience with violent conflict risk across borders is limited. Specifically, only country‐specific experiential knowledge about how the host government prepares and manages such conflict risks yields measureable economic benefits for MNCs and their subsidiaries operating in countries during conflict . Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».